Kundenbeziehung  |  13. März 2019

Schnellerer Kundendienst mit Künstlicher Intelligenz und Machine Learning

E-Mail ist nach dem Telefonat der zweithäufigste Kanal, um sich mit Energie-Dienstleistern in Verbindung zu setzen (36% aller eingehenden Kontakte). Jedes Jahr werden etwa 120’000 eingehende E-Mails von unseren Beratern beantwortet. Um die Effizienz zu verbessern, nutzt cc energie machine learning und künstliche Intelligenz.

 

Zwei Sprachen und nicht weniger als 30 Kategorien.

Nach genauer Analyse der Inhalte eingehender E-Mails leiten wir nun jede eingehende Nachricht durch einen Cloud Service, der von SAP im Rahmen des Leonardo-Portfolios angeboten wird: SAP „Service Ticket Intelligence“ (STI).

Trainiert haben wir die STI mit dem Wissen aus der Bearbeitung der Nachrichten der vergangenen Jahre – über 270’000 Beispielfälle konnten wir so nutzen, um mittels Machine Learning eine Grundlage für den Einsatz der künstlichen Intelligenz zu schaffen. Die STI kategorisiert jede Nachricht nach Sprache und Geschäftsvorfall – das erlaubt eine viel schnellere Bearbeitung und verkürzt die Wartezeit für Kunden.

  • Priorisierungsniveau: Die dringendsten E-Mails (z.B. Reklamationen) werden automatisch identifiziert und folgen nicht mehr dem « first come, first served »-Prinzip.
  • Identifikation von Schlüsselwörtern: Die E-Mails werden nach Sprache (deutsch und französisch) und nach den 30 am meisten verwendeten Kategorien zugeordnet*. Somit können sie aufgrund des Inhalts aus Gründen der Effizienz wie des Trainings den Beratern gezielt zugewiesen werden.

 

«Dank der E-Mail-Kategorisierung können wir die Kundenanfrage schneller erkennen.»

Laura – Kundenberaterin

 

Ein Effizienz-Ziel erreicht.

Dieses neue Tool ist aktuell zu 80% effektiv. Das bedeutet, dass über alle eingehenden Nachrichten in 80% der Fällen der richtige Geschäftsvorfall erkannt wird. Dank den korrigierenden Maßnahmen der Berater verbessert es sich von Tag zu Tag. Wenn die zugewiesene Kategorie beispielsweise nicht genau der schriftlichen Kundenanfrage entspricht, kategorisiert der Berater sie manuell neu.

  • Im nächsten Schritt werden wir die Bearbeitung der erkannten Geschäftsvorfälle Schritt für Schritt verbessern: E-Mails, die keine Bearbeitung benötigen, werden automatisch geschlossen.
  • E-Mails, die an andere Abteilungen geschickt werden, werden der richtigen Person schneller zugestellt.

Durch den Einsatz dieser neuen Technologie und die Einführung der künstlichen Intelligenz als neuem Verbündeten haben wir einen Sprung nach vorne in Bezug auf unsere Effizienzsteigerung gemacht. Und das ist nur ein erster Schritt!

Elodie Choulat – Kundenberaterin

* Kategorisierungsbeispiele: Beratung/Hinweise; Abklärungen/bereits angekündigt; Rechnungsanfrage/Mahnung/Gutschrift; Einzug.

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